在pandas中,Dataframe可以通过多种方式进行过滤,最直观的是使用布尔索引: 在where子句中常常会搭配and, or, in, not关键词,Pandas中也有对应的实现: SQL: Pandas: 在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现: SQL: Pandas: DISTINCT(数据去重) SQL: Pandas: 宝器带你画重点: ...
如果要获取整个DataFrame中多个列的唯一计数,可以使用df.nunique()。 此外,还可以使用value_counts()函数获取每个唯一值的计数。例如,df['列名'].value_counts()将返回每个唯一值及其计数。 示例代码: 示例代码: 使用SQL: 首先,连接到数据库并选择相应的表。 对于SQL,可以使用COUNT(DISTINCT 列名)来获取唯一计数。
在SQL中,过滤是通过WHERE子句完成的: 在pandas中,Dataframe可以通过多种方式进行过滤,最直观的是使用布尔索引: 在where子句中常常会搭配and, or, in, not关键词,Pandas中也有对应的实现: SQL: Pandas: 在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现: SQL: Pandas: DISTINCT(数据去...
在SQL中,我们可以在select中使用DISTINCT,如下所示: %%sql select distinct level from employee; * sqlite:// Done. level 2 1 3 4 要计算SQL中不同值的数量,我们可以将COUNT aggregator装给distinct。 %%sql select count(distinct level) from employee; * sqlite:// Done. count(distinct level) 4 #23...
SELECT, WHERE, DISTINCT, LIMIT 这是一些SELECT语句。我们使用LIMIT截断结果,并使用WHERE过滤结果。我们使用DISTINCT删除重复的结果: SELECT 多条件: 我们用&联接多个条件。如果我们只想要表中的列的子集,则该子集将应用在另一对方括号中。 ORDER BY 默认情况下,Pandas将按升序对事物进行排序。要扭转这种情况,请提供...
distinct drop_duplicates根据某列对dataframe进行去重: df.drop_duplicates(subset=['sex'], keep='first', inplace=True) 包含参数: subset,为选定的列做distinct,默认为所有列; keep,值选项{'first', 'last', False},保留重复元素中的第一个、最后一个,或全部删除; ...
distinct()函数通常用于去重,并且它可以应用于多种类型的对象,不仅限于数字和字符串,还包括日期时间对象等。这个功能对于任何需要对大型表进行清理或准备工作的人来说都是非常有用的。 3.0 使用distinct()去除重复行 要删除DataFrame中重复的行,可以通过以下方式来实现: ...
下面例子是如何从数据库中取数,并使用dataframe运算,然后输出Excel并邮件通知对应用户 """参数字段: 1.账套 2.MRP版本号 3.人员编号 4.收件人邮箱地址 测试料号:4116020034"""fromtypingimportAny, Unionimportpandas as pdimportnumpy as npfrompandasimportSeries, DataFramefrompandas.core.genericimportNDFramefromsql...
DataFrame[tinyint: tinyint, decimal: decimal(10,0), float: float, double: double, integer: int, long: bigint, short: smallint, timestamp: timestamp, string: string, boolean: boolean, date: date] psdf = sdf.pandas_api psdf.dtypes ...
查找dataframe和pandas的值 一种方法可以如下。 使用df.stack将df2变成pd.Series,并与str.contains组合。 df1['found_in_df2'] = df1.name.apply(lambda x: any(df2.stack().str.contains(x)))\ .map({True:'yes',False:'no'})print(df1) id name city age found_in_df20 2 john ny 20 yes1 ...